深度學習中過擬合與防止過擬合的方法

原文：https://blog.csdn.net/chen645096127/article/details/78990928 1.什麼是過擬合？ 過擬合（overfitting）是指在模型參數擬合過程中的問題，由於訓練數據包含抽樣誤差，訓練時，複雜的模型將抽樣誤差也考慮在內，將抽樣誤差也進行了很好的擬合。 具體表現就是最終模型在訓練集上效果好；在測試集上效果差。模型泛化能力弱。 2.過擬合產生的

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